从上面的结果观察到,PC1即观测变量与主成分之间的相关系数,h2是变量能被主成分解释的比例,u2则是不能解释的比例。主成分解释了92%的总方差。注意此结果与princomp函数结果不同,princomp函数返回的是主成分的线性组合系数,而principal函数返回原始变量与主成分之间的相关系数,这样就和因子分析的结果意义相一致。 三、...
2.2主成分与原始变量之间有如下基本关系: (1)每一个主成分都是各原始变量的线性组合 (2)主成分的数目大大少于原始变量的数目 (3)主成分保留了原始变量绝大多数信息 (4)各主成分之间互不相关 变量的变异性越大,说明它提供的信息量就越大 主成分分析将按照变量方差的大小顺序挑选几个主成分。 三.因子分析 3.1 ...
它通过线性变换将原始数据变换为一组不相关的主成分,其中每个主成分都是原始数据中的线性组合。这些主成分按照方差大小排序,从而找到原始数据中的主要变化模式。主成分分析可以帮助我们理解数据中的主要模式,并在保留较少的维度的同时保留尽可能多的信息。 因子分析是一种统计方法,用于揭示观测数据背后的潜在因子。因子...
2. 线性表示方向不同: 因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合; 而主成分分析中则是把主成分表示成各变量的线性组合。 3. 假设条件不同: 主成分分析中不需要有假设; 因子分析的假设包括: 各个公共因子之间不相关, 特殊因子之间不相关, 公共因子和特殊因子之间不相关。 4. 提取主因子的方法不同: 因子分析...
为了更好地理解这种差异,并为政策制定提供科学依据,本研究帮助客户采用了聚类分析和因子分析、主成分分析3种无监督学习方法,对多个省份的农业、林业、牧业、渔业以及农村居民家庭的相关经济指标进行了深入研究。通过这两种方法的结合应用,我们期望能够更全面地了解各省份在农业和农村经济方面的特点和差异,为相关政策的...
主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子) 来综合反映原始变量(因子) 的主要信息,变量虽然较原始变量少,但所包含的信息量却占原始信息的85 %以上,所以即使用少数的几个新变量,可信度也很高,也可以有效地解释问题.并且新的变量彼此间互不相关,消除了多重共线性.这两种分析法得出的新变量,并不是原始...
一、主成分分析(principle component analysis) score_PCA <- princomp(score,cor=T) # 主成分分析,cor为T表示使用相关系数矩阵 summary(score_PCA,loadings=T) # 输出主成分分析结果,loadings参数为T,输出成分载荷 ## Importance of components: ## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 ## Standard deviat...
主成分分析 主成分分析(PCA)是一种用于数据降维的统计方法,它可以将原始变量转化为少数几个主成分,这些主成分保留了原始数据的大部分变异信息,同时减少了数据的复杂性。下面是对一组数据进行主成分分析的结果解释: incomp(x)# 分分析 suary(PCA) Importance of components部分显示了每个主成分的重要性。Standard dev...
主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标),重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。 综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关。 因子分析是研究如何以最少的信息丢失,将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量,以及如何使因子变量具...
1. 目的不同：因子分析旨在发现影响多个变量的共同因子，而主成分分析旨在找到能够解释数据变异的新变量。2. 线性表示方向不同：因子分析将变量表示为公共因子的线性组合，主成分分析则将主成分表示为变量的线性组合。3. 假设条件不同：因子分析基于变量间相关性的假设，主成分分析则没有这样的假设。4. ...